簡單說明一下hbbase的優勢所在：
—>>> hbase目前作為hadoop的子專案來開發維護，用於支援結構化的資料儲存
—>>> 從功能上看，hbase是乙個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分布式儲存系統
—>>> 利用hbase技術可在廉價pc server上搭建起大規模結構化儲存集群
—>>> hbase的目標是儲存並處理大型的資料，更具體來說是僅需使用普通的硬體配置，就能夠處理由成千上萬的行和列所組成的大型資料
—>>> hbase底層用的就是hadoop
mysql軟體(myism)本身就有極限值：65535t
mysql中的單錶空間(innodb)是：64t
mysql:關係型資料庫（事務）
mysql一張表的最大列數是4096列
mysql是面向行儲存（行儲存的優勢：查詢效率高；劣勢：統計效率低）
mysql資料行數太多，會影響效能
mysql單錶有極限值：4g （資料量情況太大會有閾值）
mysql資料行數一般在500萬到2000萬之間，會導致資料阻塞
其實兩者的對比意義不大，因為兩者適用於不同的場景
hbase作為乙個nosql，不支援完整的事務性，而且僅僅支援基於rowkey的索引
hbase是面向列儲存（列儲存的優勢：統計效率高，插入非常快；劣勢：查詢效率低）
hbase在海量資料的持久化儲存更加方便比記憶體型別的nosql強的多
hbase資料庫中所謂的修改也是插入，只是將舊的資料遮擋住了，查詢時，只能查詢最新的資料
hbase資料庫中所謂的刪除也是插入，只是將舊的資料遮擋住了，查詢時，無法查詢（相當於邏輯刪除）
hbase本身基於hadoop，可以簡單的通過增加廉價節點的方式進行擴充套件，對於資料本身就可以很好的進行水平切分
hbase同時和hdfs，mapreduce，spark等結合的很好。不僅可以方便的進行儲存同時可以更加方便的對資料進行處理和運算，這才是hbase最核心的特性。這些都是常見的關係型資料庫無法比擬的。比其他常見的nosql也要強出不少
hbase並不能解決所有的問題，所以才會有那麼多的nosql和sql
hbase典型的應用場景就是不斷的插入新的資訊。對於持續的大量的插入可以達到每秒百萬的吞吐量。對於已有的資料修改的頻率是很小的
mysq資料庫再次理解
1.表中的一條記錄就是乙個object，object有很多屬性，對應表中的字段。object的屬性對應的值就是字段值 2.外來鍵是關聯表關係用的。表關係的確立只能通過外來鍵 但更高效的策略是，在資料庫中部設定任何外來鍵，只是在 中進行控制。不設定外來鍵是指不指定foreign key，但是外來鍵這個...
資料庫簡介
1.網型 2.層次型 3.關係型 4.物件導向的關係型 5.物件導向型 dbms 資料庫管理系統 rdbms 關係型資料庫管理系統 rodbms 物件導向的關係型資料庫管理系統 現在比較流行的大型資料庫有oracle,sqlserver,sybase,db2,都採用了sql 結構化查詢語言 作為資料...
資料庫簡介
1.關係型資料庫 sql mysql資料庫是中小型企業使用的資料。主要是使用innnodb的引擎儲存資料 orcalr資料庫是大型企業使用的資料庫 甲骨文公司 mariadb資料庫是把mysql的閉源漏洞在論壇上修復後的版本，使用時xtradb引擎 sql server是微軟設計的一種針對windo...